Smoothness Priors Analysis of Time Series pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Kitagawa, Genshiro/ Gersch, Will

出品人:

页数:290

译者:

出版时间:1996-8

价格:$ 168.37

装帧:Pap

isbn号码:9780387948195

丛书系列:

图书标签:

时间序列分析
平滑性先验
统计建模
信号处理
机器学习
数据分析
贝叶斯方法
优化算法
随机过程
模型选择

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具体描述

Smoothness Priors Analysis of Time Series addresses some of the problems of modeling stationary and nonstationary time series primarily from a Bayesian stochastic regression "smoothness priors" state space point of view. Prior distributions on model coefficients are parametrized by hyperparameters. Maximizing the likelihood of a small number of hyperparameters permits the robust modeling of a time series with relatively complex structure and a very large number of implicitly inferred parameters. The critical statistical ideas in smoothness priors are the likelihood of the Bayesian model and the use of likelihood as a measure of the goodness of fit of the model. The emphasis is on a general state space approach in which the recursive conditional distributions for prediction, filtering, and smoothing are realized using a variety of nonstandard methods including numerical integration, a Gaussian mixture distribution-two filter smoothing formula, and a Monte Carlo "particle-path tracing" method in which the distributions are approximated by many realizations. The methods are applicable for modeling time series with complex structures.

好的，这是一份关于另一本假设图书的详细介绍，该书与您提到的《Smoothness Priors Analysis of Time Series》主题无关，重点关注时间序列分析中的一个不同领域。 --- 书名：《非线性时间序列的机器学习建模：基于深度学习与复杂系统理论的方法论探究》作者：[虚构作者] 艾略特·范德比尔特 (Elliot Vanderbilt) 出版社：普林斯顿大学出版社 (Princeton University Press) 出版日期：2024年秋季 --- 图书简介在信息爆炸的时代，我们所观测到的时间序列数据——无论是金融市场的波动、气候变化模式、还是生物系统的生理信号——往往呈现出深刻的非线性和复杂的依赖结构。传统的线性模型（如ARIMA族模型）在捕捉这些高维、非平稳现象时显得力不从级。本书《非线性时间序列的机器学习建模：基于深度学习与复杂系统理论的方法论探究》旨在填补这一空白，提供一套前沿的、理论与实践并重的工具箱，用于解析和预测那些隐藏在线性假设背后的复杂动态。本书的核心论点在于，要真正理解和驾驭当代时间序列的挑战，必须深度融合先进的深度学习架构与源自复杂系统理论（Complex Systems Theory）的深刻洞见。我们不再将时间序列视为孤立的随机过程，而是将其置于一个动态、非平衡的系统背景下进行考察。第一部分：非线性动态的理论基础与挑战本部分为后续的建模工作奠定坚实的理论基础。我们首先回顾了非线性时间序列分析的历史沿革，重点区分了确定性混沌（Deterministic Chaos）与随机非线性（Stochastic Nonlinearity）的界限。第四章：从林肯尺度到庞加莱截面：识别复杂吸引子本章深入探讨了非线性系统的核心特征——吸引子。我们详细介绍了相空间重构技术（如Takens嵌入定理的现代应用），并重点阐述了如何利用高阶谱分析和多尺度熵（MSE）来量化系统的复杂性和不可预测性。我们将超越传统的李雅普诺夫指数，引入Kaplan-Yorke维数作为评估时间序列内在自由度的精确指标，从而指导我们选择合适的模型复杂性。第五章：非平稳性的现代处理范式：条件异方差性与变点检测时间序列的非平稳性并非单一现象，它表现为均值漂移、波动集聚和结构突变。本章聚焦于如何利用隐马尔可夫模型（HMM）和贝叶斯结构时间序列（BSTS）框架来动态识别这些状态转换。不同于传统的滚动回归分析，我们采用基于分层模型的方法，允许模型参数在不同的“政体”（Regime）之间无缝切换，尤其关注金融波动率建模中的GARCH族模型的扩展。第二部分：深度学习架构的定制与应用本书的核心篇章将焦点转向深度学习，但强调的不是“即插即用”的网络结构，而是根据时间序列的内在结构对网络进行定制化设计。第八章：循环神经网络的结构优化与记忆机制传统的LSTM和GRU在处理超长期的依赖关系时，仍面临梯度消失/爆炸的挑战。本章提出了一种基于信息瓶颈理论（Information Bottleneck Theory）的稀疏化循环单元（Sparse Recurrent Unit, SRU）变体，用于在保持高预测精度的同时，极大降低计算复杂度。我们详细展示了如何通过正则化技术来控制记忆单元的容量，避免模型对噪声的过度拟合。第十二章：时间序列的注意力机制与关系推理注意力机制（Attention Mechanism）在自然语言处理中取得了巨大成功，但应用于时间序列时需要特定的适应性。本章引入了因果性约束的自注意力网络（Causal Constrained Self-Attention Networks）。我们不仅探讨了如何计算时间步之间的依赖强度，更关键的是，我们设计了“结构化注意力”模块，它允许模型在学习时间依赖性的同时，显式地编码领域知识（如季节性周期或已知外部冲击的滞后效应）。第十四章：图神经网络（GNNs）在多变量时间序列中的应用在许多现实场景中，我们处理的是相互关联的时间序列集合（如交通网络或电网负荷）。本章将时间序列分析扩展到图域。我们介绍了时空图卷积网络（Spatiotemporal Graph Convolutional Networks, ST-GCNs）。重点在于如何构建动态图结构，使网络能够实时反映变量间的相互影响强度，而不是依赖于预先设定的静态邻接矩阵。案例研究涵盖了城市空气质量预测中污染物之间的传播效应建模。第三部分：模型的可解释性与复杂系统反馈深度学习模型的“黑箱”性质在需要高可靠性和可解释性的领域（如经济政策评估）中是致命的缺陷。本书的最后一部分致力于揭示复杂模型内部的决策过程。第十七章：可解释的序列建模：从梯度归因到概念激活我们超越了通用的LIME或SHAP方法，转而采用针对时间序列特征的时间敏感的梯度归因技术。本章详细介绍了如何利用时间卷积网络（TCN）的扩张卷积特性，来构建一个可分离的特征可视化工具，使用户能够直观地看到模型在预测某一特定时间点时，主要依赖了哪些历史时间窗口和输入特征。第十九章：从预测到干预：因果推断与系统优化本书的终极目标是将预测能力转化为有效的控制和干预手段。我们整合了Do-Calculus的框架，将其与深度学习预测模型相结合，从而进行反事实分析（Counterfactual Analysis）。例如，在气象控制或金融监管场景中，模型不仅预测“会发生什么”，还能回答“如果我们采取X干预，系统将如何演变”。我们构建了基于强化学习（RL）的动态系统控制器，以优化长期系统性能，而非仅仅最小化短期预测误差。总结与展望《非线性时间序列的机器学习建模》不是一本纯粹的教科书，而是一份行动指南。它要求读者具备扎实的概率论和线性代数基础，并对Python或TensorFlow/PyTorch生态系统有所了解。本书的价值在于其对非线性系统复杂性的深刻理解，并提供了一套将理论深度与现代计算能力相结合的实用方法论。它将彻底改变您看待和建模时间序列数据的方式，将其视为一个充满动态、相互作用的复杂系统，而非简单的随机信号序列。